Germinated brown rice is a useful material that contains natural nutrients and biologically active substances. This study was conducted to develop a optimal composite recipe for functional germinated brown rice cookie with added spinach (spinacia oleracea L) powder and with high preference in all age groups. The experimental design utilized herein was based on the Central composite design methodology of response surface, which included 16 experimental points, including 2 replicates for spinach, sugar, and butter. The physical, mechanical, and sensory properties of the test were measured, and these values were applied to the mathematical models. A canonical form and perturbation plot showed the influence of each ingredient on the mixed final product. The results of spread ratio decreased significantly with increases in spinach powder, sugar, and butter(p<0.01). L value shows that lightness decreased significantly with an increase in sugar(p<0.05), but the a and b values were not significant. Sensory evaluation found significant values for color(p<0.05), flavor(p<0.05), texture(p<0.05) and overall quality(p<0.05) in the predicted model. The optimum formulation by the numerical and graphical methods was calculated as follows: spinach powder 3 g, sugar 35.5 g butter 54.4 g.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.28
no.910
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pp.1273-1281
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2004
The primary purpose of this study is to suggest a new methodology for calibration of a continuous price response function and to compare the differences in the price response function with and without choice set information. Through the new methodology, the two-staged conjoint analysis, the continuous price response function far jeans market was calibrated. Three steps were required to complete the two-staged conjoint analysis. Step one provided respondents with both a written and a visual description of two different randomly selected styles and colors of denim jeans. In step two respondents were asked to choose the combination of attributes they intended to purchase. Based upon the literature review, these four attributes included: brand, style, price, and color. Respondents were required to assess their purchase intentions for 32 combinations by marking Yes if she/he would purchase a given combination and No if she/he would not purchase a given combination. This allowed for identification of each respondents choice set. Instructions in step three required respondents to rate each combination marked Yes on a scale of 1-100, with one as least likely to be purchased and 100 as most likely to be purchased. This value served as the dependent variable for estimating the parameters in the model. Furthermore, the empirical study shows that there is a difference in price response function with and without choice set information. Therefore, when one calibrates a price response function far a given brand, we can recommend to include choice set information in his/her research.
This paper presents an automatic method to detect and count the cells from microorganism images based on mobile environments. Cell counting is an important process in the field of biological and pathological image analysis. In the past, cell counting is done manually, which is known as tedious and time consuming process. Moreover, the manual cell counting can lead inconsistent and imprecise results. Therefore, it is necessary to make an automatic method to detect and count cells from biological images to obtain accurate and consistent results. The proposed multi-step cell counting method automatically segments the cells from the image of cultivated microorganism and labels the cells by utilizing topological analysis of the segmented cells. To improve the accuracy of the cell counting, we adopt watershed algorithm in separating agglomerated cells from each other and morphological operation in enhancing the individual cell object from the image. The system is developed by considering the availability in mobile environments. Therefore, the cell images can be obtained by a mobile phone and the processed statistical data of microorganism can be delivered by mobile devices in ubiquitous smart space. From the experiments, by comparing the results between manual and the proposed automatic cell counting we can prove the efficiency of the developed system.
Recently, in the field of video surveillance, a Deep Learning based learning method has been applied to a method of detecting a moving person in a video and analyzing the behavior of a detected person. The human activity recognition, which is one of the fields this intelligent image analysis technology, detects the object and goes through the process of detecting the body keypoint to recognize the behavior of the detected object. In this paper, we propose a method for Body Keypoint Localization based on Object Detection using RGB-D information. First, the moving object is segmented and detected from the background using color information and depth information generated by the two cameras. The input image generated by rescaling the detected object region using RGB-D information is applied to Convolutional Pose Machines for one person's pose estimation. CPM are used to generate Belief Maps for 14 body parts per person and to detect body keypoints based on Belief Maps. This method provides an accurate region for objects to detect keypoints an can be extended from single Body Keypoint Localization to multiple Body Keypoint Localization through the integration of individual Body Keypoint Localization. In the future, it is possible to generate a model for human pose estimation using the detected keypoints and contribute to the field of human activity recognition.
Kim, Sang-Soo;Kim, Byung-Yong;Hahm, Young-Tae;Shin, Dong-Hoon
Korean Journal of Food Science and Technology
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v.31
no.2
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pp.385-390
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1999
Noodle was made using a combination of yulmu, wheat and water through mixture design. Statistical models of yulmu noodle were shown by analysing tensile stress and color $(L^{*})$, and sensory evaluation with other constraints. Analysing the linear and non-linear model, the linearity in the values of tensile stress, lightness $(L^{*})$ and sensory evaluation showed that each component worked separately without interactions. In studying the component effect on the response by trace plot, the result indicated that the increase in the amount of yulmu enhanced tensile stress of noodle while degrading $L^{*}$ value and sensory evaluation score. In the range of satisfying the conditions of noodle in every tensile stress, $L^{*}$ value and sensory evaluation point, the optimum mixture ratio of yulmu : wheat : water was 2.27% : 66.28% : 28.45% based on least cost linear programming. In this calculation, the least cost was 9.924 and estimated potential results of the response for tensile stress was 2.234 N and those for $L^{*}$ was 82.39. Finally, the potential response results affected by mixture ratio of yulmu, wheat and water were screened using Excel.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.4
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pp.473-478
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2005
The gastric cancer takes the great part of the cancer occurrence and the mortality from cancer in Korea, and the early detection of gastric cancer is very important in the treatment and convalescence. This paper. for the early detection of gastric cancer, Proposes the analysis system of endoscopic image of the stomach that detects the abnormal region by using the change of color in the image and provides the surface tissue information to the detector. While the advanced inflammation and the cancer may be easily detected, the early inflammation and the cancer have a difficulty in detection and require the more attention lot detection. This paper, at first, converts the endoscopic image to the Image of IHb(Index of Hemoglobin) model and removes noises incurred by illumination, and next, automatically detects the regions suspected as cancer and provides the related information to the detector, or provides the surface tissue information for the regions appointed by the detector. This paper does not intend to provide the final diagnosis of the detected abnormal regions as gastric cancer, but provides the supplementary mean that reduces the load and mistaken diagnosis of the detector by automatically detecting the abnormal regions being not easily detected by human eyes and providing the additional information for the diagnosis. The experiments using practical endoscopic images for performance evaluation showed that the proposed system is effective in the analysis of endoscopic image of the stomach.
The wound healing is very complex biological processing including inflammatory, reepithelialization and matrix construction. According to the biological systematic category, the ability of the healing is very different. Generally healing ability of the lower animal group has been known more excellent compared to its higher group. Therefore, lower animals have been used as the experimental model to explore the mechanism of the wound healing or repair. To verify histochemical characteristics of the wound healing, we have used skin of the frog (Bombina orientalis) as known common amphibian. At day 1, 10, and 16, the mucous substance was very actively synthesized and strong positive by PAS and Alcian blue (pH 2.5). Day 10 after wounding, margin of the wound was gradually strong positive by PTAH staining for detection of collagen synthesis. At 3 to 6 hour and day 23 to 27, we have found the cell division was active through the MG-P staining, in which the concentration and division of DNA in nucleus was green to deep blue color.
Goo, Jung Hyun;Lee, Ji Eun;Myung, Cheol Hwan;Park, Jong Il;Hwang, Jae Sung
Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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v.41
no.3
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pp.243-252
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2015
Melanosome, the pigment granule in melanocyte, determines the color of skin when it moves into the keratinocyte. Inhibition of melanosome transfer from melanocyte to keratinocyte results in skin depigmentation. Protease activated receptor-2 (PAR-2) is involved in signal transduction systems via cell membrane and increases the melasome transfer when it is activated by cleavage of their extracellular amino acid sequence by trypsin or by a peptide such as SLIGKV. Here, we showed that lobaric acid inhibited PAR-2 activation and affected the mobilization of $Ca2^+$. The uptake of fluorescent microspheres and isolated melanosomes from melan-a melanocytes to keratinocytes induced by SLIGKV were inhibited by lobaric acid. Also, confocal microscopy studies illustrated a decreased melanosome transfer to keratinocytes in melanocyte-keratinocyte co-culture system by lobaric acid. In addition, lobaric acid induced visible skin lightening effect in human skin tissue culture model, melanoderm$^{(R)}$. Our data suggest that lobaric acid could be an effective skin lightening agent that works via regulation of phagocytic activity of keratinocytes.
Method to access qualities of brown sauce and optimize its cooking conditions was studied by sensory evaluation and response surface methodology. Cooks of an hotel, sauce experts, were selected as sensory panelists, and the brown sauce cooking conditions practically used in an hotel were adopted to prepare sauce samples for the sensory test. The cooking conditions were designed with two factors, i.e., one factor of roux contents with three levels and the other factor of cooking times with three levels, which were known as most important in sauce cooking. Sensory acceptance evaluation with intensity 7 grades was applied for several sauce attributes such as color, flavour, viscosity, taste and overall. Ability of each panel to perceive the differences between the brown sauces prepared under different cooking conditions was judged, and only data of the 9 panelists proved as reliable among the 12 panelists were reflected. The acceptances by different cooking conditions were found to be in the order of 11 > 9 > 13% roux contents and 8 > 9 > 7 hr cooking times. Response surface methodology was treated with second-order model on the sensory data and the optimum cooking conditions with the highest acceptances were $10.3{\sim}10.8%$ roux content and 8 hr cooking time.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.6
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pp.786-792
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2010
This paper presents a real-time lane detection method which can accurately find the lane-mark boundaries in complex road environment. Unlike many existing methods that pay much attention on the post-processing stage to fit lane-mark position among a great deal of outliers, the proposed method aims at removing those outliers as much as possible at feature extraction stage, so that the searching space at post-processing stage can be greatly reduced. To achieve this goal, a grid-based morphology operation is firstly used to generate the regions of interest (ROI) dynamically, in which a directional edge-linking algorithm with directional edge-gap closing is proposed to link edge-pixels into edge-links which lie in the valid directions, these directional edge-links are then grouped into pairs by checking the valid lane-mark width at certain height of the image. Finally, lane-mark colors are checked inside edge-link pairs in the YUV color space, and lane-mark types are estimated employing a Bayesian probability model. Experimental results show that the proposed method is effective in identifying lane-mark edges among heavy clutter edges in complex road environment, and the whole algorithm can achieve an accuracy rate around 92% at an average speed of 10ms/frame at the image size of $320{\times}240$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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